Question

在R中进行PCA时

p <- princomp(iris[,1:4])

我总结了不同的组件＆＃39;系数由以下两种方法组成：

IrisLoading <- p$loadings[,1:2] #methods1, use the fist two Comp.

结果就像这样

     Comp.1      Comp.2
Sepal.Length  0.36138659 -0.65658877
Sepal.Width  -0.08452251 -0.73016143
Petal.Length  0.85667061  0.17337266
Petal.Width   0.35828920  0.07548102

然后，如果我只通过

查看其载荷

p$loadings

结果是

Loadings:
             Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
Sepal.Length  0.361 -0.657 -0.582  0.315
Sepal.Width         -0.730  0.598 -0.320
Petal.Length  0.857  0.173        -0.480
Petal.Width   0.358         0.546  0.754

为什么Comp1＆amp;的系数为什么？ I＆＃34; sift＆＃34; Comp。？

Answer 1

致电p$loadings相当于致电print(p$loadings)。默认情况下，R使用0.1的截止值，这意味着它将删除绝对值小于0.1的任何值。它也会舍入到3个小数位，另一个默认参数可以覆盖。

要获得与p$loadings[,1:2]更相似的结果，请运行以下行：

print(p$loadings, digits = 8, cutoff = 0.01)

输出：

Loadings:
             Comp.1      Comp.2      Comp.3      Comp.4     
Sepal.Length  0.36138659 -0.65658877 -0.58202985  0.31548719
Sepal.Width  -0.08452251 -0.73016143  0.59791083 -0.31972310
Petal.Length  0.85667061  0.17337266  0.07623608 -0.47983899
Petal.Width   0.35828920  0.07548102  0.54583143  0.75365743

               Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
SS loadings      1.00   1.00   1.00   1.00
Proportion Var   0.25   0.25   0.25   0.25
Cumulative Var   0.25   0.50   0.75   1.00

我在加载类的文档中找到了这些信息。您可以通过致电?loadings

查看该文档

R中PCA的结果加载量

1 个答案: